Análisis de procesos: ¿construir o comprar?

En este artículo comparamos las ventajas y desventajas de construir frente a las de comprar análisis de procesos. En otras palabras, comparamos la opción de crear una solución de análisis de procesos con recursos y métodos de análisis empresarial frente a la opción de comprar el softwareprocess intelligence .

¿Qué es el análisis de procesos?

El análisis de procesos es la práctica de utilizar técnicas y herramientas basadas en datos para analizar, supervisar y optimizar los procesos empresariales de una organización.

El análisis de procesos consiste en recopilar y examinar datos de diversas fuentes, como registros de eventos, registros de transacciones o registros del sistema, para obtener información sobre el rendimiento, la eficiencia y la eficacia de los procesos. El objetivo del análisis de procesos es identificar ineficiencias, cuellos de botella y áreas de mejora, lo que en última instancia conduce a una mejor toma de decisiones, un aumento de la productividad y un ahorro de costes.

Los aspectos clave de la analítica de procesos incluyen:

1. Recogida de datos. El análisis de procesos comienza con la recopilación de datos relevantes de diversas fuentes, como registros del sistema, bases de datos u observación directa. Estos datos pueden incluir información sobre tareas, actividades, recursos, duraciones y resultados relacionados con un proceso empresarial específico.
2. Preprocesamiento y transformación de datos. Los datos recogidos suelen ser brutos y no estructurados, por lo que es necesario preprocesarlos y transformarlos para hacerlos aptos para el análisis. Esto puede implicar limpiar, filtrar, agregar o normalizar los datos para garantizar su exactitud y coherencia.
3. Técnicas de análisis. El análisis de procesos emplea diversas técnicas de análisis de datos, como el análisis descriptivo, de diagnóstico, predictivo o prescriptivo, para obtener información sobre el rendimiento de los procesos. Las técnicas pueden incluir el análisis estadístico, la minería de datos, el aprendizaje automático o minería de procesos, en función de los objetivos y requisitos específicos del análisis.
4. Medición del rendimiento. A partir de los datos analizados, el análisis de procesos calcula métricas de rendimiento e indicadores clave de rendimiento (KPI) para evaluar la eficiencia y eficacia del proceso empresarial. Estas métricas pueden incluir tiempos de ciclo, rendimiento, utilización de recursos, tasas de error y puntuaciones de satisfacción del cliente.
5. Generación de información y recomendaciones. El análisis de procesos pretende generar información práctica que ayude a las organizaciones a mejorar sus procesos. Al identificar ineficiencias, cuellos de botella o desviaciones de las mejores prácticas, los analistas pueden elaborar recomendaciones específicas para mejorar los procesos, como la racionalización de tareas, la reasignación de recursos o la implantación de nuevas tecnologías.
6. Supervisión y mejora continua. El análisis de procesos implica una supervisión continua del rendimiento de los procesos para garantizar que las mejoras son eficaces y sostenibles. Fomentando una cultura de mejora continua y revisando y actualizando periódicamente los procesos, las organizaciones pueden adaptarse a las cambiantes necesidades empresariales y mantener un rendimiento óptimo de los procesos.

Creación de análisis de procesos con Tableau/PowerBI, etc.

Si está planeando adaptar el análisis de procesos en su empresa, una opción es crear su propia solución utilizando una herramienta de inteligencia empresarial (BI) como Tableau o Power BI, aprovechando algunos módulos de análisis de procesos de código abierto o comúnmente disponibles, como los algoritmos minería de procesos disponibles en python y los estándares de visualización de modelado de procesos definidos por BPMN.

Este enfoque presenta ventajas e inconvenientes.

Ventajas de la analítica de procesos autoconstruida

1. Personalización: La creación interna de cuadros de mando de análisis de procesos permite una mayor flexibilidad y personalización para satisfacer los requisitos y preferencias exclusivos de la organización. Puede adaptar los cuadros de mando a procesos empresariales, fuentes de datos y métricas específicos, lo que garantiza un mejor ajuste a las necesidades de su organización.
2. Integración: Los cuadros de mando internos pueden integrarse más profundamente con los sistemas, bases de datos, lagos de datos y aplicaciones existentes, ya que el equipo de desarrollo tiene un profundo conocimiento de estos sistemas y puede crear conectores o API según sea necesario.
3. Control: El desarrollo interno de cuadros de mando process intelligence proporciona un mayor control sobre el diseño, la funcionalidad y la seguridad de los datos. Esto permite a la organización adaptar y modificar los cuadros de mando a medida que evolucionan las necesidades empresariales o se dispone de nuevas fuentes de datos.

Desventajas de la analítica de procesos autoconstruida

1. Recursos necesarios: El desarrollo interno de análisis de procesos requiere un equipo de desarrollo cualificado con experiencia en análisis de datos, visualización y desarrollo de software. Esto puede suponer una inversión significativa en términos de tiempo, esfuerzo y costes de personal.
2. Mayor tiempo de desarrollo: La creación de cuadros de mando personalizados suele llevar más tiempo que la implantación de soluciones estándar, ya que el equipo de desarrollo debe diseñar, codificar, probar e implantar la solución desde cero.
3. Mantenimiento y actualizaciones: Los cuadros de mando internos requieren un mantenimiento, unas actualizaciones y una asistencia continuos, lo que puede llevar mucho tiempo y resultar costoso. Esto incluye corregir errores, añadir nuevas funciones y garantizar la compatibilidad con los cambios en las fuentes de datos o los sistemas.
4. Escalabilidad: Construir internamente un cuadro de mando de BI escalable puede ser complejo y requerir muchos recursos, especialmente si los volúmenes de datos y la base de usuarios de la organización crecen rápidamente. Las soluciones de terceros pueden ofrecer mayor escalabilidad y rendimiento, ya que se centran en estos aspectos.

Ejemplo: realizar minería de procesos con python

Un ejemplo muy simplificado es que se puede acceder a los algoritmos de código abierto minería de procesos y utilizarlos rápidamente con el lenguaje de programación python.

Para realizar minería de procesos en Python, puede utilizar la biblioteca pm4py, que proporciona varias funcionalidades para process discovery, comprobación de conformidad y mejora de procesos. Aquí tienes una sencilla guía paso a paso para empezar con minería de procesos utilizando la biblioteca pm4py:

Paso 1: Instalar pm4py

Primero, necesitas instalar la librería pm4py. Puedes hacerlo usando pip:

Código bashCopy

pip install pm4py

Paso 2: Importar las bibliotecas necesarias

A continuación, importe las bibliotecas necesarias en su script de Python:

pythonCopiar código

import pm4py
from pm4py.objects.log.importer.xes import importer as xes_importer
from pm4py.algo.discovery.alpha import algorithm as alpha_miner
from pm4py.visualization.petrinet import visualizer as pn_visualizer

Paso 3: Cargar el registro de eventos

Cargue los datos del registro de sucesos utilizando el importador adecuado. En este ejemplo, utilizaremos un archivo de registro de eventos XES:

pythonCopiar código

event_log_file = "path/to/your/event_log.xes"
log = xes_importer.apply(event_log_file)

También puede crear un registro de eventos a partir de un archivo CSV utilizando la biblioteca pm4py. Aquí tienes un ejemplo:

pythonCopiar código

import pandas as pd
from pm4py.objects.conversion.log import converter as log_converter
from pm4py.objects.log.util import dataframe_utils

csv_file = "path/to/your/csv_file.csv"
dataframe = pd.read_csv(csv_file)
dataframe = dataframe_utils.convert_timestamp_columns_in_df(dataframe)
dataframe = dataframe.sort_values("timestamp_column_name")
log = log_converter.apply(dataframe)

Paso 4: Aplicar un algoritmo process discovery

Aplique un algoritmo process discovery a los datos del registro de eventos para extraer el modelo del proceso. En este ejemplo, utilizaremos el algoritmo Alpha Miner:

pythonCopiar código

net, marcado_inicial, marcado_final = alpha_miner.apply(log)

También puede probar otros algoritmos de process discovery como el Inductive Miner o el Heuristics Miner, que están disponibles en la biblioteca pm4py.

Paso 5: Visualizar el modelo de proceso

Visualice el modelo de proceso descubierto utilizando el visualizador de redes de Petri:

pythonCopiar código

gviz = pn_visualizer.apply(net, initial_marking, final_marking)
pn_visualizer.view(gviz)

Esto mostrará la visualización de la red de Petri del modelo de proceso descubierto.

Paso 6: Realizar análisis adicionales (opcional)

Puede utilizar la biblioteca pm4py para realizar análisis adicionales como la comprobación de conformidad, el análisis de cuellos de botella o el análisis de rendimiento. Explora la documentación y los ejemplos de la biblioteca para obtener más información sobre estas funcionalidades.

Siguiendo estos pasos, puedes realizar minería de procesos básico en Python utilizando la biblioteca pm4py. Para casos de uso y personalizaciones más avanzadas, consulta la documentación y los ejemplos oficiales de pm4py:

• Documentación oficial: https://pm4py.fit.fraunhofer.de/documentation
• Ejemplos: https://github.com/pm4py/pm4py-core/tree/stable/examples

El ejemplo anterior es una simplificación excesiva para las necesidades de la mayoría de los líderes empresariales. La realidad del desarrollo y la aplicación de análisis de procesos suele ser mucho más complicada, por lo que las empresas optan cada vez más por soluciones específicas de proveedores.

Comprar análisis de procesos a un proveedor de Process Intelligence

Su segunda opción viable es comprar análisis de procesos a un proveedor de software deprocess intelligence . Existen diferentes variantes, por lo que a continuación se indican algunas categorías clave:

• minería de procesos software. Herramientas que extraen registros de eventos de los sistemas empresariales para obtener información sobre procesos y flujos de trabajo.
• Process discovery software. Herramientas y cuadros de mando que revelan el estado "tal cual" de los procesos empresariales a través de minería de procesos o manualmente process mapping.
• Task mining software. Herramientas que utilizan tecnología de captura de tareas para captar información sobre tareas, procesos y flujos de trabajo desde la interfaz de usuario.
• Plataformas de automatización inteligente. Soluciones de software más amplias que ofrecen análisis de procesos como parte de un conjunto de soluciones de automatización inteligente o... Gestión de Procesos Empresariales (BPM).

Al igual que cualquier otra decisión relacionada con el software, existen ventajas e inconvenientes que hay que tener en cuenta a la hora de comprar el software minería de procesos .

¿Desea combinar minería de procesos y task mining en sus análisis de procesos? Lea el documento técnico Work API.

Ventajas del análisis del proceso de compra

1. Implantación más rápida: El software comercial de análisis de procesos suele ofrecer tiempos de implantación más rápidos que el desarrollo interno de una solución personalizada. La mayoría de las soluciones están diseñadas para ser fáciles de usar y cuentan con conectores o API preconstruidos para fuentes de datos populares, lo que reduce el tiempo necesario para configurar y empezar a utilizar el software.
2. Ricas en funciones: Las soluciones comerciales de análisis de procesos vienen con una serie de características y funcionalidades diseñadas para responder a diversos requisitos minería de procesos . Pueden incluir process discovery, comprobación de conformidad, análisis de rendimiento y visualización, entre otras. Estas funciones suelen ser más avanzadas y sólidas que las que se pueden crear internamente en un plazo razonable.
3. Escalabilidad: los proveedores de software Process intelligence suelen diseñar sus soluciones para manejar grandes volúmenes de datos y adaptarse al crecimiento de la organización. Esto significa que el software puede escalar a medida que se amplían los procesos empresariales y las fuentes de datos, sin necesidad de esfuerzos de desarrollo adicionales significativos.
4. Asistencia y actualizaciones: Al comprar el software process intelligence , suele recibir acceso al servicio de atención al cliente, actualizaciones del producto y parches proporcionados por el proveedor. De este modo, dispondrá de una fuente de asistencia fiable para solucionar problemas y su software se mantendrá actualizado con las últimas funciones y mejoras de seguridad.
5. Comunidad y mejores prácticas: El software comercial minería de procesos suele incluir una comunidad de usuarios, foros u otros recursos en los que puedes aprender de las experiencias de otros usuarios y compartir las mejores prácticas. Esto puede ser muy valioso para adquirir conocimientos y mejorar tus propias iniciativas de minería de procesos .

Desventajas del análisis del proceso de compra

1. Coste: El coste de adquisición y mantenimiento del software de análisis de procesos puede suponer una inversión significativa, especialmente para las organizaciones más pequeñas. Esto puede incluir los derechos de licencia, los costes de suscripción, los contratos de asistencia y cualquier coste adicional asociado a la personalización o la integración.
2. Limitaciones de personalización: El software comercial de análisis de procesos puede no ofrecer el mismo nivel de personalización que una solución interna. Aunque algunos software permiten cierto grado de personalización, puede que no sea suficiente para satisfacer los requisitos o preferencias exclusivos de su organización.
3. Dificultades de integración: Aunque muchas soluciones de análisis de procesos ofrecen conectores o API prediseñados, la integración del software con los sistemas y fuentes de datos existentes puede resultar complicada y requerir mucho tiempo. Esto puede requerir esfuerzos adicionales de desarrollo o personalización, lo que aumenta el coste y la complejidad generales de la implantación.
4. Seguridad de los datos y cumplimiento de la normativa: El uso de software de análisis de procesos de terceros puede plantear problemas de seguridad de datos y cumplimiento normativo, especialmente si se trata de datos sensibles o regulados. Debe asegurarse de que el software cumple los requisitos de seguridad y privacidad de los datos de su organización, así como la normativa pertinente.

En conclusión, la compra de software de análisis de procesos ofrece ventajas como una implantación más rápida, funciones más completas y escalabilidad, pero tiene posibles inconvenientes como el coste de implantación y las limitaciones de personalización. Antes de tomar una decisión, las organizaciones deben evaluar detenidamente las ventajas e inconvenientes de adquirir el software minería de procesos en función de sus necesidades, recursos y objetivos específicos.

Si desea justificar la compra de análisis de procesos, lea el siguiente estudio de caso en el que se destaca el valor de adquirir una solución rápida y lista para usar.

Lea el estudio de caso sobre cómo una empresa mediana de externalización de procesos empresariales (BPO) descubrió más de 2 millones de euros (2,17 millones de dólares) en residuos de procesos gracias a la analítica de procesos.

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